論文の概要: Benchmarking Ansatze for Pauli Correlation Encoding in the Maximum Independent Set Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03949v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 19:08:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-13 04:12:43.557374
• Title: Benchmarking Ansatze for Pauli Correlation Encoding in the Maximum Independent Set Problem
• Title（参考訳）: 最大独立集合問題におけるパウリ相関符号化のためのベンチマークアンサーゼ
• Abstract要約: パウリ相関。 (PCE)は、量子ビット効率最適化フレームワークとして登場した。 圧縮率の増加が表現可能性の制約をもたらすという仮説を考察する。 アンザッツの選択は、ソリューションの品質と実現可能性の両方に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing complexity of 5G and emerging 6G wireless networks has intensified the need for scalable optimization techniques capable of addressing computationally challenging combinatorial problems. While quantum optimization offers a promising alternative, current near-term quantum hardware remains limited by qubit availability, noise, and scalability constraints. Pauli Correlation Encoding (PCE) has emerged as a qubit-efficient optimization framework that addresses these challenges through polynomial variable compression. However, the impact of compression on representability and solution recovery remains poorly understood. In this work, we investigate the hypothesis that increasing compression ratios introduce representability constraints arising from algebraic closure relationships among encoded Pauli observables. Using Maximum Independent Set benchmark problems, we evaluate multiple PCE ansatz designs and compression ratios. We find that ansatz selection is critical to both solution quality and feasibility, with two ansatz families consistently outperforming alternatives and achieving approximation ratios approaching 0.9. Furthermore, increasing circuit repetitions provides limited benefit and can degrade performance. Most notably, reducing compression by increasing the number of available qubits significantly improves raw solution quality, while post-processed performance remains comparatively stable. These findings suggest that representability effects play an important role in compressed PCE encodings and provide new insight into the relationship among compression, ansatz design, decoding, and solution quality in scalable quantum optimization.
• Abstract（参考訳）: 5Gと新しい6G無線ネットワークの複雑さの増大により、計算的に困難な組合せ問題に対処できるスケーラブルな最適化技術の必要性が高まっている。 量子最適化は有望な代替手段を提供するが、現在の短期量子ハードウェアは、量子ビットの可用性、ノイズ、スケーラビリティの制約によって制限されている。 パウリ相関符号化(PCE)は、多項式変数圧縮によってこれらの課題に対処する量子ビット効率の最適化フレームワークとして登場した。 しかし,圧縮が表現可能性や解解回復に与える影響はよく分かっていない。 本研究では, 圧縮比の増加が, エンコードされたパウリ観測値間の代数的閉包関係から生じる表現可能性制約をもたらすという仮説を考察する。 最大独立セットベンチマーク問題を用いて、複数のPCEアンサッツ設計と圧縮比を評価する。 アンザッツ選択は解法の品質と実現可能性の両方に重要であり、2つのアンザッツ族はオルタナティブを一貫して上回り、近似比は0.9に近づいた。 さらに、回路繰り返しの増加は、限られた利益をもたらし、性能を低下させる。 特に、利用可能なキュービット数を増やして圧縮を減らすことで、生のソリューションの品質が大幅に向上する一方、後処理のパフォーマンスは比較的安定している。 これらの結果は、圧縮PCE符号化において表現可能性効果が重要な役割を担い、スケーラブルな量子最適化における圧縮、アンザッツ設計、復号化、解品質の関係に関する新たな洞察を与えることを示唆している。

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